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AI集体“听不懂”！MMAR基准测试揭示音频大模型巨大短板
MMAR基准测试对30款音频相关模型进行测试，结果显示，多数开源模型面对复杂音频推理任务远未达实用水平，音乐任务中所有模型表现不佳，且有显式推理能力的模型表现更优。
讲习班日程公布｜第四届全国大模型智能生成大会（LMG 2025）
第四届全国大模型智能生成大会（LMG 2025）11月1 - 3日在成都召开，预计超千人参会。11月3日的讲习班邀请四位青年专家，围绕AI基础设施、扩散语言模型等前沿议题，分享技术进展与实战经验。
以小博大！Nanbeige4-3B重磅开源：硬刚Qwen3，挑战小模型能力新高度
近年来大语言模型参数膨胀，成本升高，业界重注小语言模型。近日，Boss直聘南北阁大模型实验室发布仅30亿参数的Nanbeige4 - 3B，在多方面媲美甚至超越通义千问Qwen3系列模型，开源印证小模型潜力。
让大模型“跑”在手机里：vivo蓝心端侧部署创新揭秘，性能功耗双优！
在AICon2025上海站，vivo AI研究院工程师章苏迟分享蓝心大模型端侧部署方案。介绍端侧大模型优势及应用场景，阐述内存、性能、功耗等指标优化方法，还提及多业务场景应对策略与安全合规措施。
我给 Claude Code 加装了 MiniMax M2.5：它像“法拉利”，但更像一台工作机
作者给 Claude Code 加装 MiniMax M2.5 模型，测试其编程、上下文记忆等能力。M2.5 在多方面表现出色，能高效完成各类开发任务，还具备良好的中文处理能力，性价比高。
多模态模型挑战北京杭州地铁图！o3成绩显著，但跟人类有差距
近年来，多模态大模型在多种场景取得进展，但能否‘看懂图’存疑。西湖大学等团队提出评测基准ReasonMap，评估模型在地铁图理解中的能力，发现主流模型有瓶颈，闭源模型虽优但仍逊于人类。
普林斯顿团队领衔发布最强开源数学定理证明模型：32B性能大幅超越前代SOTA DeepSeek 671B
近日，普林斯顿大学牵头多机构推出开源数学定理证明模型 Goedel-Prover-V2。其 32B 旗舰模型在多基准测试超 DeepSeek-Prover-V2-671B，8B 小模型特定基准性能与之持平。该模型有三项关键创新，团队已公开模型及数据集。
AI 的下一个战场：端侧模型崛起
大模型退烧，小模型接棒。腾讯、阿里等大厂纷纷官宣小模型成果，英伟达、OpenAI 等也有相关动作。端侧模型赛道广阔，但技术含量不低，面壁智能在端侧模型探索上成果丰硕，其 MiniCPM 系列不断迭代，还在多领域落地。
视频世界模型困在像素网格里：腾讯开源SCoPE，用射线空间重写位置关系
香港大学、香港科大与腾讯ARC Lab联合提出SCoPE，让视频模型处理位置关系的基底从张量网格转向射线空间。它将相机射线坐标注入Video DiT，新增参数不到原模型0.1%，多方面表现获改善。
通义实验室大火的 WebAgent 续作：全开源模型方案超过GPT4.1 , 收获开源SOTA
WebAgent续作《WebShaper: Agentically Data Synthesizing via Information-Seeking Formalization》提出对information-seeking任务形式化建模，设计训练数据合成方法，全开源模型方案在GAIA评测获SOTA表现，还补足了训练数据不足问题。